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    新型電動汽車車架輕量化優(yōu)化設計

    2019-03-28 09:10:06
    制造業(yè)自動化 2019年3期
    關鍵詞:縱梁車架輕量化

    (攀枝花學院 交通與汽車工程學院,攀枝花 617000)

    0 引言

    面對環(huán)境和資源的雙重壓力,具有清潔、能量轉換高效等優(yōu)點的電動汽車,已成為汽車發(fā)展和生產的重要組成部分。研究發(fā)現,降低電動汽車質量對增加續(xù)駛里程和降低耗能有明顯的作用,質量減少100kg,行駛里程將增加1.2%,百公里耗能減少1.6%[1]。車架是汽車的受力基體[2],因此,電動汽車車架輕量化十分重要。

    目前電動汽車車架多由經驗設計所得,然后根據使用情況和軟件分析結果等進行優(yōu)化,從而得到較完善的車架[3]。設計與優(yōu)化過程耗時長、成本高、效率較低,車架分析內容往往局限于強度、剛度和模態(tài)三個方面,優(yōu)化研究引入現代優(yōu)化算法比較缺乏。車架優(yōu)化方法通常有尺寸優(yōu)化、拓撲優(yōu)化和結構優(yōu)化等。現代優(yōu)化算法主要有模擬退火算法、神經網絡優(yōu)化算法、遺傳算法和蟻群算法等[4],適用于不同的應用場合。其中,遺傳算法具有并行、通用、簡單、穩(wěn)健和全局優(yōu)化能力較強等優(yōu)點[5],尤其在解決非線性、多峰值的優(yōu)化問題時具有獨到的優(yōu)勢。

    綜合以上車架發(fā)展現狀和遺傳算法特點提出如下輕量化優(yōu)化設計思路:根據車架承受的載荷和長度,應用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對車架主要部件縱梁進行尺寸優(yōu)化,以得到滿足剛度、強度和穩(wěn)定性的最優(yōu)尺寸,然后完成其余部件的設計。該思路可以直接確定主要桿件縱梁的截面尺寸,具有省時高效的優(yōu)點,可以達到快速開發(fā)、兼顧設計與輕量化的目的。

    1 車架匹配參數設計

    欲設計一種適合于城市道路的低速兩座新型電動汽車車架,采用梯形與桁架式結合的結構形式,車架全長2120mm、寬1080mm,縱梁所用材料為Q235,其力學特性如表1所示,表2為目標車架所承受的載荷,其中Y方向同后文圖3所示。

    表1 Q235的主要性能參數

    表2 車架承受的載荷

    2 車架縱梁優(yōu)化

    2.1 數學模型

    2.1.1 設計變量

    在機械設計問題中,對某結構進行優(yōu)化設計時,可以通過改變構件形狀、尺寸和位置等以達到優(yōu)化目的。目標車架縱梁是保證車架安全性,控制車架成本的關鍵,所以本文將縱梁截面尺寸x1和x2作為設計變量,如圖1所示,設計變量各參數如表3所示。

    表3 車架縱梁優(yōu)化變量

    圖1 縱梁截面

    2.1.2 約束條件

    由設計變量x1、x2的邊界條件,則有:

    在追求輕量化時,必須使車架具有足夠的強度和剛度以承受整車的載荷和外部沖擊,以確保車輛使用時安全可靠[6~8],即:

    式(4)中,Mmax=1.88×106N/mm,則有:

    縱梁的最大撓度應小于等于許用撓度,即:

    式(8)中,F為車架單根縱梁所受的載荷,F=4700N,則有:

    車架縱梁的最大彎曲應力應小于或等于屈曲臨界穩(wěn)定應力,即:

    屈曲臨界穩(wěn)定應力可通過下式計算:

    則有:

    2.1.3 目標函數

    優(yōu)化目標是降低車架重量,通過尋找縱梁的最優(yōu)截面面積來降低總體積,從而達到降低車架重量的目的,則目標函數為:

    式(13)中,f(x)為單根車架縱梁重量;ρ、A、L分別為車架縱梁的密度、橫截面積以及有效長度。

    2.2 基于MATLAB的遺傳算法實現

    MATLAB軟件提供有遺傳算法工具箱,通過遺傳算法工具箱可以解決部分傳統(tǒng)優(yōu)化技術難以解決的問題。針對目標車架縱梁優(yōu)化問題,可通過以下步驟實現:

    Step1:編寫目標適應函數程序fitness.m;

    Step2:編寫約束程序constraint.m;

    Step3:通過命令行操作打開MATLAB優(yōu)化工具箱;

    Step4:選擇遺傳算法工具箱,輸入優(yōu)化變量個數以及上下限,部分參數設定如表4所示,其余參數為默認設定;

    Step5:選擇輸出最優(yōu)適應函數值Best fitness和最優(yōu)個體Best individual。

    表4 遺傳算法部分參數設定

    2.3 優(yōu)化結果

    經過5次迭代優(yōu)化,得到結果如圖2所示,將x1圓整后取3mm,x2圓整取76mm,車架縱梁優(yōu)化前后各參數對比如表5所示。

    表5 縱梁優(yōu)化前后各參數對比

    從表5中可以看出,優(yōu)化后的縱梁截面面積較優(yōu)化前減少了3.5%。易驗證優(yōu)化后的設計變量滿足約束條件。

    3 建立車架有限元模型

    利用有限元法對處于設計階段的車架剛度、強度進行準確的分析和預測已經成為車架結構分析的重要手段[9,10]。通過有限元分析可以了解車架在各種工況下的應力分布和變形情況,為車架的優(yōu)化提供依據。

    目前,電動汽車多由方鋼和角鋼焊接而成[11]??紤]到目標電動車載重較大,全部使用方鋼,材料選擇Q235,材料特性如表1所示。建立經驗設計所得的車架1和優(yōu)化設計所得的車架2。在Workbench中設置好材料屬性,因為車架各部件之間采用焊接連接,為剛性連接,故將零件之間的接觸類型設置為Bonded,單元尺寸控制為5mm,采用自動網格劃分,車架1共產生133464個單元、883400個節(jié)點,車架2共產生133896個單元、879256個節(jié)點。得到車架有限元模型如圖3所示。車架1、2的有限元模型較為相似,故此處僅例舉其一。

    4 車架有限元分析

    4.1 分析準備

    汽車在行駛過程中,由于路面不平、制動和轉彎等情況和操作,將會形成不同的工況,車架的受力情況也不同,其中彎曲工況和彎扭工況對車架結構的影響較大[12]。

    圖2 縱梁優(yōu)化結果

    圖3 車架有限元模型

    考慮到車輛運行時動載荷對車架的影響,通常引入一個動載系數來校核車架應力以及變形,在對車架進行有限元分析時將載荷乘以動載系數施加在相應部位。動載系數與車速、汽車的結構參數(如輪胎剛度、懸架剛度、汽車質量分布)和道路條件等有關[13],目標車架適用的車輛車速較低但重量較大,且彎曲工況為主要工況,故選動載系數為1.5;主要在城市道路行駛,存在扭轉工況的情況較少,故選扭轉工況的動載系數為1.1。

    4.2 彎曲工況

    彎曲工況主要是模擬車輛在滿載狀態(tài)下,在水平的良好路面上行駛時應力分布和變形情況。由此,約束前懸架與車架接觸位置的平動自由度X、Y、Z,釋放轉動自由度ROX、ROY、ROZ;約束后懸架與車架接觸位置的平動自由度Y,釋放平動自由度X、Z和轉動自由度ROX、ROY、ROZ。加載求解后得如圖4(a)、圖4(b)所示的彎曲工況車架變形圖;圖4(c)、圖4(d)所示的車架應力圖。

    結果分析:

    1)由圖4(a)、圖4(b)可知,在滿載情況下,車架的變形主要出現在車架中部和后部,車架1最大值為0.42mm,車架2為0.61mm,遠小于許用的變形量5.3mm,則目標車架彎曲剛度較好。

    2)由圖4(c)、圖4(d)可知,車架的絕大部分應力較小,車架1最大應力96.90MPa,車架2為113.59MPa,由國標GB 50316-2000可知在常溫下Q235材料的屈服極限為235MPa,即在彎曲工況下車架的應力滿足要求。

    圖4 優(yōu)化前后車架彎曲工況對比

    4.3 扭轉工況

    扭轉工況主要分析車架抵抗扭轉變形的能力,多發(fā)生在崎嶇不平的路面上,不平的路面會使得車架左右縱梁的受力不均。由此,約束右前懸架與車架接觸位置的平動自由度X、Y,釋放平動自由度Z和轉動自由度ROX、ROY、ROZ;約束后懸架與車架接觸位置的平動自由度Y,釋放平動自由度X、Z和轉動自由度ROX、ROY、ROZ;釋放左前懸架與車架接觸位置的平動自由度X、Y、Z和轉動自由度ROX、ROY、ROZ,即模擬左前輪懸空的狀態(tài)。加載求解后得如圖5(a)、圖5(b)所示的彎扭工況車架變形圖;圖5(c)、圖5(d)所示的車架應力圖。

    圖5 優(yōu)化前后車架扭轉工況對比

    結果分析:

    1)由圖5(a)、圖5(b)可知,在滿載情況下,車架的變形主要發(fā)生在車架左前端,車架1其最大值為3.16mm,車架2為4.62mm,小于許用變形量。

    2)由圖5(c)、圖5(d)可知,車架的絕大部分應力值較小,車架1最大應力為144.78MPa,車架2為196.85Mpa,低于許用應力值。

    5 結論

    1)車架1的重量為94.333kg,車架2的重量為75.945kg。輕量化優(yōu)化設計實現了車架自重的降低,減重比例達19.5%。

    2)對車架1、2有限元模型進行了彎曲和彎扭工況下的變形和應力分析,車架1最大變形為3.16mm,車架2為4.62mm;車架1最大應力為144.78MPa,車架2為196.85MPa。雖然應力和變形有所增加,但仍然滿足材料使用和設計要求,且實現了車架輕量化的優(yōu)化設計目的。

    3)由2)中應力和變形對比可知,車架1輕量化優(yōu)化空間大,車架2輕量化優(yōu)化空間小,體現了該優(yōu)化設計思路兼顧尋優(yōu)的特點。

    4)優(yōu)化僅經過了5次迭代就得到最優(yōu)結果,表明遺傳算法對有車架優(yōu)尺寸優(yōu)化具有很好的收斂性,適合于剛、強度等非線性約束問題的求解。

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